镇江酒店物联网大数据平台管理

   物联网是一个很宽泛的概念，是指各种设备、机器都通过互联网连接起来，车联网、工业互联网等都属于物联网范畴。联网的设备在2019年已经超过142亿，预计2021年将达到250亿，这是一个巨大的数量。毫无疑问，我们需要一个物联网大数据平台来处理这些联网设备产生的海量数据。1.必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的,水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。物联网大数据平台可以帮助能源行业实现智能能源管理。镇江酒店物联网大数据平台管理

需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。4.需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的状态。徐州工厂物联网大数据平台服务公司物联网大数据平台可以帮助电力行业实现智能电网和用电管理。

系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。15.需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或**符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。16.需要单一的后台管理系统。便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且系统能够与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于管理。

   数据处理：数据处理包括实时计算和离线计算两种。TIZASTAR采用Storm作为实时处理引擎，并在它的基础上包装了自己的实时计算服务，可以支持应用层的调度和管理。基于实时计算服务可以很容易实现对物联网数据的清洗、解析、报警等实时的处理。离线计算支持MapReduce和Hive等，主要用于对物联网数据做日/周/月/年等多个时间维度做报表分析和数据挖掘，并将结果输出到关系数据库中。●数据交换接口：数据交换接口支持SQL、Restful、Thrift和JavaAPI等，用户可以根据实际情况灵活选择数据交换的方式。数据交换的内容包括物联网终端的当前状态、物联网终端的历史状态/轨迹、指令下发、数据订阅与发布等等。●平台管理：平台管理包括监控报警和管理UI。监控报警采用Ganglia和Nagios结合的形式，包括硬件级别（服务器、cpu、内存、磁盘等）、进程级别（进程不存在、端口***异常等）、关键业务指标（中间队列的元素数、网关建立的tcp连接数等）等三个级别。管理UI包括界面化安装部署、用户管理、终端管理、集群管理、数据接入管理、实时和离线计算任务界面化管理。物联网大数据平台可以帮助制造业实现智能制造和工业互联网。

数据自带时间戳具有时间有效性，这意味着数据处理的实时性;都是小数据，这意味着数据存储系统需要对此进行专门的设计；数据随时间延续而无限增长，这意味着数据的无限性；数据到达的速度有快有慢、负载有高有低，这意味着灵活又细粒度的资源弹性需求；数据可能是有序或无序的，会有持久化需求，以及数据本身传输的环境可能是复杂的，在这些约束条件下要保证数据处理结果的***正确性。这几个特性转换成存储技术的语义对应着：实时性、高性能、无限性、可伸缩性以及恰好一次性，其中恰好一次性包括持久化、有序、一致性以及事务。从存储的视角来说，每种类型的数据都有其原生的属性和需求，对应有比较好的适用场景以及**合适的存储系统。那么目前又有哪种存储系统**适合用于“流数据”呢？正如当前技术条件下**适合“流数据”计算的是类似Flink这样的分布式流计算应用，**适合“流数据”存储的系统我们认为应当是专门针对流数据而设计的分布式流存储系统。物联网大数据平台可以帮助零售行业实现智能零售和营销。扬州工程咨询物联网大数据平台服务公司

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而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。7.和历史数据处理合二为一实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。8.数据持续稳定写入需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。9.数据多维度分析需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。镇江酒店物联网大数据平台管理